package com.atguigu.dynamic;

/**
 * @author Amos
 * @date 2022/6/26
 */

public class KnapsackProblem {
    public static void main(String[] args) {
        int[] w = {1, 4, 3}; // 物品的重量
        int[] val = {1500, 3000, 2000}; // 物品的价值, 这里的val[i] 就是前面讲的v[i]
        int m = 4; // 背包的容量
        int n = val.length; // 物品的个数

        // 为了记录放入商品的情况，我们定义一个二维数组
        int[][] path = new int[n + 1][m + 1];

        // 创建二维数组
        // v[i][j] 表示在前i个物品中能装入容量为j的背包中的最大值
        int[][] v = new int[n + 1][m + 1];

        // 初始化第一行和第一列，这里在本程序中，可以不去处理，因为默认就是0
        for (int i = 0; i < v.length; i++) {
            v[i][0] = 0; // 将第一列设置为0
        }
        for (int i = 0; i < v[0].length; i++) {
            v[0][i] = 0; // 将第一行这是0
        }

        // 根据前面得到的公式来动态规划处理
        for (int i = 1; i < v.length; i++) { // 不处理第一行
            for (int j = 1; j < v[0].length; j++) { // 不处理第一列
                // 公式
                if (w[i - 1] > j) { // 因为i是从1开始的，所以是w[i-1]
                    v[i][j] = v[i - 1][j];
                } else {
                    // 公式如下
                    // v[i][j] = Math.max(v[i-1][j], val[i-1] + v[i - 1][j - w[i - 1]]);
                    if (v[i-1][j] < val[i-1] + v[i - 1][j - w[i - 1]]) {
                        v[i][j] = val[i-1] + v[i - 1][j - w[i - 1]];
                        // 把当前的情况记录到path
                        path[i][j] = 1;
                    } else {
                        v[i][j] = v[i-1][j];
                    }
                }

            }
        }

        // 输出一下v 看看目前的情况
        for (int i = 0; i < v.length; i++) {
            for (int j = 0; j < v[i].length; j++) {
                System.out.print(v[i][j] + " ");
            }
            System.out.println();
        }

        // 输出最后我们是放入的哪些商品
        // 动脑筋
        int i = path.length - 1; // 行的最大下标
        int j = path[0].length - 1; // 列的最大下标
        while (i > 0 && j > 0) { // 从path的最后开始找
            if (path[i][j] == 1) {
                System.out.printf("第%d个商品放入到背包\n", i);
                j -= w[i - 1]; // 放入之后的商品重量要被包的最大容量减掉，计算出背包剩余容量
            }
            i--;
        }
    }
}
